TE Connectivity
La ilustración muestra a un hombre con dinero que indican la rentabilidad de una inversión.

El retorno de la inversión

El 43 % de los ejecutivos está dispuesto a invertir 20 % de los ingresos anuales en la IA, pero ¿cómo se medirá el retorno de la inversión?

Los ingenieros y los ejecutivos difieren en cómo medir el valor que aporta la IA. Los ingenieros se enfocan más en el retorno de la inversión derivado de mejoras estratégicas a largo plazo (61 % vs 53 % de los ejecutivos), como mayor reputación de marca, capacidad de innovación y ventaja competitiva. En cambio, los ejecutivos se enfocan más en el retorno de la inversión a través de mejoras operativas (71 % vs 60 % de los ingenieros), como mayor eficiencia y aumento de la productividad.

Es sorprendente que solo el 24 % de los encuestados tiene una idea clara del retorno de la inversión final de sus iniciativas de IA. Para complicar aún más las cosas, los ingenieros y ejecutivos tienden a sobreestimar o subestimar la claridad que sus contrapartes tienen sobre el retorno de la inversión. A medida que las empresas integran la IA en sus operaciones, esta falta de claridad puede generar confusión sobre cómo las directivas de los ejecutivos se alinean con los objetivos estratégicos definidos.

¿Quién tiene una mejor idea sobre el retorno de la inversión en la IA?

Ejecutivos

Ícono de ejecutivo

19 %

considera tener una idea clara sobre el retorno de la inversión en la IA.

Ingenieros

Ícono de ingenieros

31 %

opina que sus líderes tienen una idea clara sobre el retorno de la inversión en la IA.

Ejecutivos

Ícono de ejecutivo

17 %

estima que los ingenieros tienen una idea clara sobre el retorno de la inversión en la IA.

Ingenieros

Ícono de ingenieros

28 %

considera tener una idea clara sobre el retorno de la inversión en la IA.

Nuestras conclusiones

Al implementar herramientas de IA, es importante establecer criterios claros de éxito. En TE Connectivity, la prioridad es impulsar la productividad en ingeniería. Se busca mejorar los resultados de los proyectos en la misma cantidad de tiempo y se ha fijado el objetivo de aumentar en un 30 % la capacidad de ingeniería en cinco años. 

En segundo lugar, esperamos mejorar la calidad de nuestros proyectos y productos. Si se implementa de forma estratégica, una fuente de datos más grande ofrece un análisis más preciso de simulaciones críticas. 

La paradoja de Jevons indica que, a medida que la tecnología avanza, las mejoras en eficiencia pueden perderse por un aumento en la cantidad de trabajo. Ante este escenario, resulta crucial asegurar que la implementación de la IA mejore la productividad tanto de los procesos internos como de los resultados externos. 

Ruediger Ostermann, Director de tecnología, Soluciones de transporte
Ruediger Ostermann

Director de tecnología

Soluciones de transporte